为了保护隐私，能不能对个人数据进行混淆

[javlib]

最近 FB 的隐私问题在欧美很受关注，但是众所周知的是，在大陆，这些大公司几乎都在使用用户数据，并且几乎没有付出任何代价。
我想到一个点子，不知是否可行：是否可以生产大量的垃圾数据，这些垃圾数据跟真实数据混在一起，加大公司对个人信息挖掘的难度，比如说写一些油猴插件，随机点击购物网站的店铺和商品。每天只要打开浏览器几分钟，让这些油猴插件在常用的网站上乱点，把自己的信息湮没在这些随机信息里。

[zjcqoo]

会用油猴的用户估计都没有总体的 0.01%，就算完全保护了又能怎样？该泄露早晚都会泄露。

[dbw9580]

可以，数学模型叫 differential privacy

[agdhole]

点子还可以,那么有没有大佬做一个脚本呢

[nisnaker]

可以，不差钱的话还可以让插件自己随机买买买，更加让人捉摸不透

[honeycomb]

楼主先去看一遍差分隐私的课程（从信息论的角度来解释什么是隐私），再研究一下目前收集用户数据的各种办法，最后再回来考虑这个问题。

[vitalbo]

苹果就是这么做的 他会在采集到的用户数据中加入混淆变量 使之不能对应到个人

[udev]

数据脱敏 /混淆成熟的产品有，只是任何安全保护都是增加一定的运营成本而已，不是大家想不到，就是投入产出比导致不愿意做而已！

[greed1is9good]

这个恐怕不行的，大家都这么干的话就网站基本就挂掉了。。。

[peacho]

从目的上讲，数据是为了进一步分析、转化、个性推荐。
而这些都需要落脚到唯一标识符上，所以你说的从技术可行、从制度上不可行。

[6MuDvoa2kh]

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